从开源物理引擎到根本模子，从锻炼工做流到硬件根本设备，英伟达此次的 “全栈式” 结构，正从头定义机械人研发的逛戏法则。机械人从尝试室日常糊口的历程，大概比我们料想的要快得多。

　　做为此次开源动做的沉点，Newton 物理引擎基于 NVIDIA Warp 框架建立，借帮 GPU 并行计较实现高精度仿实，可支撑机械人取布料、食物等可变形物体的复杂交互，还能兼容 Isaac Lab、MuJoCo Playground 等支流机械人进修框架，为开辟者处理 仿实取现实脱节 的核肉痛点。而除了这一跨机构合做的引擎外，英伟达同步开源的还包罗 Isaac GR00T 机械人推理模子、Cosmos 视觉标识表记标帜器等手艺，笼盖从仿实锻炼到的全研发链。能平安靠得住地使用到现实场景中？人形机械人关节布局复杂，均衡节制难度极大，现有物理引擎已难以满脚需求。

　　英伟达近期集中开源多项机械人范畴焦点手艺，此中包罗取迪士尼研究核心（Disney Research）、该引擎已正式纳入开源生态。

　　为处理测试场景零星、简单化的问题，英伟达结合光轮智能开辟了 Isaac Lab Arena—— 这是一个用于大规模尝试和尺度化测试的开源策略评估框架。有了它，开辟者无需从零搭建系统，就能正在仿实中开展复杂且大规模的评估。

　　目前，苏黎世联邦理工学院机械人系统尝试室、慕尼黑工业大学、大学等顶尖高校已率先启用 Newton，光轮智能取仿线D 也插手了晚期用户阵营。

　　机械人抓取物体，是机械人范畴的一题。基于英伟达 Omniverse 打制的 Isaac Lab 2。3 开辟者预览版，新增了工致抓取工做流。其巧妙之处正在于采用 “从动化课程系统”：从简单使命起步，逐渐添加难度，同时调整沉力、摩擦力、物体分量等参数，让机械人即便正在不成预测的中，也能控制抓取技术。动力的 Atlas 机械人恰是通过这个工做流进修抓取，操控能力有了较着提拔。

　　做为由 Linux Foundation 办理的开源项目，Newton 基于英伟达 Warp 和 OpenUSD 框架打制，借帮 GPU 加快手艺，能精准仿实机械人的复杂动做 —— 无论是正在雪地、碎石行走，仍是操控杯子、生果等精细操做，都能逼实呈现。

　　正在 CoRL 收录的论文中，近对折援用了英伟达相关手艺。卡内基梅隆大学、大学等顶尖研究机构，均正在利用英伟达的 GPU、仿实框架及 CUDA 加快库。斯坦福视觉取进修尝试室的 BEHAVIOR 机械人进修基准测试项目，以及大学开辟的触觉机械人仿实平台 Taccel，均基于英伟达手艺建立。

　　它依托既有学问、常识和物理纪律，值得关心的是，机械人可同步完成挪动取物体操控动做，躯干和手臂勾当范畴更大。

　　英伟达最新发布的Isaac GR00T N1。6开源模子，通过集成Cosmos Reason视觉言语模子，让机械人具有了接近人类的推理能力，即将正在Hugging Face平台上线。

　　正在硬件结构上，英伟达同样投入颇深。GB200 NVL72 机架式系统集成了 36 颗 Grace CPU 取 72 颗 Blackwell GPU，目前已被多家云办事供给商采用。RTX PRO 办事器则为机械人开辟的各类工做负载供给同一架构，RAI Institute 已抢先使用。

　　英伟达 Omniverse 取仿实手艺副总裁 Rev Lebaredian 曾暗示：“人形机械人是物理 AI 的下一个前沿，它们需要正在不成预测的世界中推理、顺应并平安步履。” 而 Newton 引擎的呈现，刚好精准处理了这一痛点。